sizeCtl的正确解释: https://blog.csdn.net/Unknownfuture/article/details/105350537
sizeCtl可以说它是ConcurrentHashMap中出镜率很高的一个属性,因为它是一个控制标识符,在不同的地方有不同用途,而且它的取值不同,也代表不同的含义。
table未初始化:
sizeCtl=0:表示没有指定初始容量;
sizeCtl>0:表示初始容量;
初始化中:
sizeCtl= -1,标记作用,告知其他线程,table正在初始化;
正常状态:
sizeCtl=0.75n ,扩容阈值;
扩容中:
sizeCtl < 0 : 表示有其他线程正在执行扩容;当在扩容的时候,可间接的理解这个变量是记录的扩容线程的个数。其实是在当第一个线程去执行扩容时,会给sizeCtl 一个值,而这个是是一个非常小的负数(例如-214545411),反正就是非常小,当增加一个线程扩容时,sizeCtl +1,当有线程扩容完成是sizeCtl -1;
/** * 盛装Node元素的数组 它的大小是2的整数次幂 */ transient volatile Node<K,V>[] table; /** hash表初始化或扩容时的一个控制位标识量。 负数代表正在进行初始化或扩容操作 -1代表正在初始化 -N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作 正数或0代表hash表还没有被初始化,这个数值表示初始化或下一次进行扩容的大小 */ private transient volatile int sizeCtl; // 以下两个是用来控制扩容的时候 单线程进入的变量 private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16; private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS; static final int MOVED = -1; // hash值是-1,表示这是一个forwardNode节点 static final int TREEBIN = -2; // hash值是-2 表示这时一个TreeBin节点
Node是最核心的内部类,它包装了key-value键值对,所有插入ConcurrentHashMap的数据都包装在这里面。它与HashMap中的定义很相似,但是有一些差别它对value和next属性设置了volatile关键字,它不允许调用setValue方法直接改变Node的value值,它增加了find方法辅助map.get()方法。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V val;//带有同步锁的value volatile Node<K,V> next;//带有同步锁的next指针 Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.val = val; this.next = next; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return val; } public final int hashCode() { return key.hashCode() ^ val.hashCode(); } public final String toString(){ return key + "=" + val; } //不允许直接改变value的值 public final V setValue(V value) { throw new UnsupportedOperationException(); } public final boolean equals(Object o) { Object k, v, u; Map.Entry<?,?> e; return ((o instanceof Map.Entry) && (k = (e = (Map.Entry<?,?>)o).getKey()) != null && (v = e.getValue()) != null && (k == key || k.equals(key)) && (v == (u = val) || v.equals(u))); } /** * Virtualized support for map.get(); overridden in subclasses. */ Node<K,V> find(int h, Object k) { Node<K,V> e = this; if (k != null) { do { K ek; if (e.hash == h && ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } return null; } }
@SuppressWarnings("unchecked") //获得在i位置上的Node节点 static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) { return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE); } //利用CAS算法设置i位置上的Node节点。之所以能实现并发是因为他指定了原来这个节点的值是多少 //在CAS算法中,会比较内存中的值与你指定的这个值是否相等,如果相等才接受你的修改,否则拒绝你的修改 //因此当前线程中的值并不是最新的值,这种修改可能会覆盖掉其他线程的修改结果 有点类似于SVN static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> c, Node<K,V> v) { return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v); } //利用volatile方法设置节点位置的值 static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) { U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
从put方法为入口开始讲解,过成功需要跳转看以下两个方法的源码。
initTable()初始化方法的源码;
ForwardNode类的作用;
addCount()方法的源码;
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();//这里看得出来,K、V都不能为空,和HashMap不一样 int hash = spread(key.hashCode()); int binCount = 0; for (Node<K,V>[] tab = table;;) { Node<K,V> f; int n, i, fh; if (tab == null || (n = tab.length) == 0) //初始化数组,先看一下这个初始化方法的源码 tab = initTable(); else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {//判断该位置是否被占 //casTabAt CAS放值在该位置,成功则退出循环;所以初始化节点时,时CAS锁 if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null))) break; // no lock when adding to empty bin } else if ((fh = f.hash) == MOVED) //hash值是-1,表示这是一个forwardNode节点,当该桶位被扩容后,该位置就会变成forwardNode节点,啥叫ForwardNode类??? tab = helpTransfer(tab, f);//如果该map正在扩容,则去帮助扩容,这个方法本质还是去调用了transfer方法 else { V oldVal = null; synchronized (f) {//到这里时,就表示该桶位的已经有节点了,这里锁住head对象 if (tabAt(tab, i) == f) {//双重校验,该桶位的head对象是否发生变化 if (fh >= 0) {//判断该节点处于什么状态,有几个状态数小于0的 binCount = 1;//这个参数是记录该链表的长度 for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {。 K ek; if (e.hash == hash && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) { //这个进去了,表示覆盖当前值 oldVal = e.val; if (!onlyIfAbsent) e.val = value; break; } Node<K,V> pred = e; if ((e = e.next) == null) { //从尾部插入 pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null); break; } } } else if (f instanceof TreeBin) { Node<K,V> p; binCount = 2; if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) { oldVal = p.val; if (!onlyIfAbsent) p.val = value; } } } } if (binCount != 0) { if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) //判断是否需要转成红黑树 treeifyBin(tab, i); if (oldVal != null) return oldVal; break; } } } addCount(1L, binCount); return null; }
初始化方法主要应用了关键属性sizeCtl,如果这个值sizeCtl<0,表示其他线程正在进行初始化,就放弃这个操作。在这也可以看出ConcurrentHashMap的初始化只能由一个线程完成。 如果获得了初始化权限,就用CAS方法将sizeCtl置为-1,防止其他线程进入。 初始化数组后,将sizeCtl的值改为0.75*n,表示扩容阈值。
private final Node<K,V>[] initTable() { Node<K,V>[] tab; int sc; while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { if ((sc = sizeCtl) < 0) Thread.yield(); //进来这里,表示已有线程在初始化该map了,让出CPU时间片 else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {//去标记该初始化被我抢到了,标记成功则执行下面的初始化方法 try { if ((tab = table) == null || tab.length == 0) { int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY; @SuppressWarnings("unchecked") Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n]; table = tab = nt; sc = n - (n >>> 2);//这个可以理解成0.75*n,记录扩容阈值 } } finally { sizeCtl = sc;//赋值扩容阈值 } break; } } return tab; }
ForwardingNode是继承了Node类的
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> { final Node<K,V>[] nextTable; ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {//这个tab参数是再扩容时传进来的,代表新的table super(MOVED, null, null, null); this.nextTable = tab; } Node<K,V> find(int h, Object k) { // loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes outer: for (Node<K,V>[] tab = nextTable;;) { Node<K,V> e; int n; if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 || (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null) return null; for (;;) { int eh; K ek; if ((eh = e.hash) == h && ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek)))) return e; if (eh < 0) { if (e instanceof ForwardingNode) { tab = ((ForwardingNode<K,V>)e).nextTable; continue outer; } else return e.find(h, k); } if ((e = e.next) == null) return null; } } } }
读这个方法前,必须先去读下Map中的size方法,看看源码是如何返回Map大小的;
接put方法63行代码
baseCount表示的是当前记录当前map的大小,但Map并不一定是这么大,具体原因看size方法;
下面的参数值只代表从put方法过来时的意思
参数x:值为1,就是用来size+1的
参数check:记录的当前链表或者tree的大小
注意:代码的12行,这个return,当fullAddCount(x, uncontended);执行完成后,会直接return,所以ConcurrentHashMap的扩容时机不一定的,不是说达到阈值就会去扩容的。
看这个方法过程中,需要看看
fullAddCount方法
还有最重要的transfer扩容方法
private final void addCount(long x, int check) { CounterCell[] as; long b, s; if ((as = counterCells) != null || //重要::如果counterCells不是空的,都不会再去CAS做baseCount加1,也就是baseCount并不再是完整的Map大小了 !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {//这个CAS就是去做baseCount加1,如果不成功,则会在fullAddCount方法去加1 CounterCell a; long v; int m; boolean uncontended = true; if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 || //这俩判断CounterCell[]有没有被初始化 (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||//表示在CounterCell[]不为空的前提下,判断当前线程该去哪个下标下做value加1; !(uncontended = //ThreadLocalRandom.getProbe这个是给线程生成一个随机值,同一个线程多次调用也不会改变 U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {//如果在CounterCell中value加1成功,则表示计数size+1成功,退出if fullAddCount(x, uncontended); return; } if (check <= 1) return; s = sumCount();//这个是去计算了当前map的大小 } if (check >= 0) { Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc; //当达到扩容阈值,且Map不为空,且没达到阈值最大值;为什么是while,可能存在第一次扩容完成后,map的大小又被其他线程put到阈值了,还需要一次扩容 while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null && (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) { int rs = resizeStamp(n); if (sc < 0) {//当第一个线程进来时,sc < 0是不成立的,必须先执行34行代码 if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 || sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null || transferIndex <= 0) //这个分支进来后,该线程都不会去帮助扩容了,break了 break; if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))//能执行到这里,SIZECTL这个变量必定在33行代码赋值过一次了,sc + 1可以理解为来一个帮助线程就+1, //在transfer方法的59行,有sc-1,就是表示该线程已完成扩容任务,退出扩容了 transfer(tab, nt); } //多个线程进来这个while循环时,只有当某个线程成功的CAS后,别的线程都只能走上面的那个分支了,(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)的结果为-214112511,反正就是很小的负数 else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)) //(SIZECTL这个变量现在可以近似理解为有多少线程去扩容)这个CAS操作做其实是给SIZECTL做了一个初始值,有且仅有一个线程能做这个初始值 transfer(tab, null); s = sumCount(); } } }
在ConcurrentHashMap中不像HashMap中有个变量专门拿去计数,ConcurrentHashMap中并发时,计数是通过baseCount这个成员变量和CounterCell[]数组对象中的value共同完成的。
下面就是size方法调用的真实方法,该方法其实是去统计的counterCells数组的value值,这个counterCells在上面addCount方法中做的具体赋值
final long sumCount() { CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a; long sum = baseCount; if (as != null) { for (int i = 0; i < as.length; ++i) { if ((a = as[i]) != null) sum += a.value;//累加value值 } } return sum; }
这个方法是做CounterCell[]数组的初始化,或者对CounterCell[]数组的某一个下标做初始化,或者就是对某个下标的CounterCell的value做加1;
参数x: 必定为1
参数wasUncontended:在CounterCell[]数组未初始化和某个下标未初始化的情况下为true,在CAS操作失败的情况下,这个参数为false;
private final void fullAddCount(long x, boolean wasUncontended) { int h; //这个if判断则表示该线程的随机数是否生成,ThreadLocalRandom.getProbe()是获取当前线程的随机数 if ((h = ThreadLocalRandom.getProbe()) == 0) { ThreadLocalRandom.localInit(); // force initialization h = ThreadLocalRandom.getProbe(); wasUncontended = true; } boolean collide = false;//这个参数的作用,我理解的是,尽量去减少CounterCell数组的扩容几率(也可以说是减少线程之前的冲突),当collide为true时,可能会发生数组扩容,第47行的分支代码,其实可以看出,这个扩容分支都是最后才去执行 for (;;) { CounterCell[] as; CounterCell a; int n; long v; //这个分支表示该数组已经被初始化了 if ((as = counterCells) != null && (n = as.length) > 0) { //这个分支是表示该下标的counterCell对象还未创建,在这个分支进行初始化 if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) { if (cellsBusy == 0) { // 判断cellsBusy==0表示还没有线程用counterCells这个数组对象 CounterCell r = new CounterCell(x); // 初始化该下标的counterCell对象 if (cellsBusy == 0 && U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {//CAS修改cellsBusy=1,表示counterCells已经有线程再用了 boolean created = false;//这个参数是用来表示下面try中的代码是否执行完成 try { CounterCell[] rs; int m, j; if ((rs = counterCells) != null && (m = rs.length) > 0 && rs[j = (m - 1) & h] == null) { //再次重复校验当前下标位置的counterCell对象是否初始化 rs[j] = r; created = true; } } finally { cellsBusy = 0; } if (created) break; //上面那个try中代码执行成功,则表示size+1成功 continue; } } collide = false; } else if (!wasUncontended) //为什么会有这段代码?能进到这里,表示当前线程计算的下标位置在counterCells数组中是已经初始化了的,但是当前线程在addCount方法第10行没有CAS成功, wasUncontended = true; //当这个分支走完后,就会直接执行62行代码,这个代码会重新计算一个下标给这个线程,避开其他线程 else if (U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x)) //(能走到这里,如果wasUncontended之前是初始化值是fasle,表示当前线程可能是换了一个随机值去计算下标了);表示当前下标位置的对象不为空,去做一次CAS value+1 break; else if (counterCells != as || n >= NCPU) collide = false; //43行和45行分支,我理解的作用是,尽量不要去出发最后那个分支的扩容,尽量在上面分支完成value+1的操作 else if (!collide) collide = true; else if (cellsBusy == 0 && //cellsBusy这个参数表示有没有其他线程去操作CounterCell数组 U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) { //能进这个扩容分支,collide的值必定为true了,但是为什么不直接把collide这个值省略呢,感觉就是为了减少扩容概率 try { if (counterCells == as) {// Expand table unless stale CounterCell[] rs = new CounterCell[n << 1];//扩容后,就可以减少多线程之间的下标碰撞问题 for (int i = 0; i < n; ++i) rs[i] = as[i]; counterCells = rs; } } finally { cellsBusy = 0; } collide = false; continue; // Retry with expanded table } h = ThreadLocalRandom.advanceProbe(h);//这个步骤的作用:表示前面都没完成size+1,这里就重新生成一个线程的随机码,避开其他线程的竞争 } //如果进这个分支,则表示counterCells数组都还未出初始化;cellsBusy==0表示还没有其他线程进去初始化, else if (cellsBusy == 0 && counterCells == as && U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {//CAS设置cellsBusy为1 boolean init = false; try { // Initialize table if (counterCells == as) { CounterCell[] rs = new CounterCell[2];//初始化CounterCell长度为0 rs[h & 1] = new CounterCell(x);//为这次put记录加1,这里其实做加操作就完成了 counterCells = rs; init = true; } } finally { cellsBusy = 0;//将该值改回0 } if (init) break;//本次初始化CounterCell数组和记录Map大小已完成 } //下面这个分支的情况是:假如有2个线程同时去做CounterCell数组的初始化(就是抢上个分支的CAS操作),其中一个线程必定失败, //那么失败的那个线程就会直接再去操作BASECOUNT这个变量做size+1 else if (U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, v = baseCount, v + x)) break; // Fall back on using base } }
扩容迁移是从右往左的,也就是先迁移最大的下标位置数据=
当ConcurrentHashMap容量不足的时候,需要对table进行扩容。这个方法的基本思想跟HashMap是很像的,但是由于它是支持并发扩容的,所以要复杂的多。原因是它支持多线程进行扩容操作,而并没有加锁。我想这样做的目的不仅仅是为了满足concurrent的要求,而是希望利用并发处理去减少扩容带来的时间影响。因为在扩容的时候,总是会涉及到从一个“数组”到另一个“数组”拷贝的操作,如果这个操作能够并发进行,那真真是极好的了。
整个扩容操作分为两个部分
第一部分是构建一个nextTable,它的容量是原来的两倍,这个操作是单线程完成的。这个单线程的保证是通过RESIZE_STAMP_SHIFT这个常量经过一次运算来保证的,这个地方在后面会有提到;
第二个部分就是将原来table中的元素复制到nextTable中,这里允许多线程进行操作。
先来看一下单线程是如何完成的:
它的大体思想就是遍历、复制的过程。首先根据运算得到需要遍历的次数i,然后利用tabAt方法获得i位置的元素:
如果这个位置为空,就在原table中的i位置放入forwardNode节点,这个也是触发并发扩容的关键点;
如果这个位置是Node节点(fh>=0),如果它是一个链表的头节点,就构造一个反序链表,把他们分别放在nextTable的i和i+n的位置上
如果这个位置是TreeBin节点(fh<0),也做一个反序处理,并且判断是否需要untreefi,把处理的结果分别放在nextTable的i和i+n的位置上
遍历过所有的节点以后就完成了复制工作,这时让nextTable作为新的table,并且更新sizeCtl为新容量的0.75倍 ,完成扩容。
再看一下多线程是如何完成的:
在代码的69行有一个判断,如果遍历到的节点是forward节点,就向后继续遍历,再加上给节点上锁的机制,就完成了多线程的控制。多线程遍历节点,处理了一个节点,就把对应点的值set为forward,另一个线程看到forward,就向后遍历。这样交叉就完成了复制工作。而且还很好的解决了线程安全的问题。 这个方法的设计实在是让我膜拜。
transferIndex扩容索引,例如Map大小为16,下标为0到15,当地一个线程1去获取扩容区间时,transferIndex的值15,如果扩容步长大小为4,那么当线程1获取扩容区间后,transferIndex的值就会变为11。当transferIndex==0时,表示扩容工作被分配完成了。
扩容线程,在迁移数据之前,首先要将transferIndex右移(以cas的方式修改 transferIndex=transferIndex-stride(要迁移hash桶的个数)),获取迁移任务。每个扩容线程都会通过for循环+CAS的方式设置transferIndex,因此可以确保多线程扩容的并发安全。
换个角度,我们可以将待迁移的table数组,看成一个任务队列,transferIndex看成任务队列的头指针。而扩容线程,就是这个队列的消费者。扩容线程通过CAS设置transferIndex索引的过程,就是消费者从任务队列中获取任务的过程。为了性能考虑,我们当然不会每次只获取一个任务(hash桶),因此ConcurrentHashMap规定,每次至少要获取16个迁移任务(迁移16个hash桶,MIN_TRANSFER_STRIDE = 16)
rivate transient volatile int transferIndex; /** 扩容线程每次最少要迁移16个hash桶,也叫最小步长 */ private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
/** * 一个过渡的table表 只有在扩容的时候才会使用 */ private transient volatile Node<K,V>[] nextTable; /** * 扩容迁移是从右往左的,也就是先迁移最大的下标位置数据 */ private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) { int n = tab.length, stride;//stride 这个是指每个线程负责迁移桶的个数 if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)// MIN_TRANSFER_STRIDE这个是每个线程负责迁移桶数的最小个数 stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // 最小个数为MIN_TRANSFER_STRIDE = 16 if (nextTab == null) { // 初始化新table try { @SuppressWarnings("unchecked") Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];//构造一个nextTable对象 它的容量是原来的两倍 nextTab = nt; } catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME sizeCtl = Integer.MAX_VALUE; return; } nextTable = nextTab; transferIndex = n;//transferIndex详细请看transferIndex属性介绍 } int nextn = nextTab.length; ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);//理解为桥梁,当老Map的一个Node节点被转移后,这里就放ForwardingNode类节点,表示已扩容完成,也可以用于get请求时的桥梁,读取转移后的数据 boolean advance = true;//如果为true,就是要去获取扩容区间,如果为fasle,表示:情况1=》之前获取的扩容区间还未转移完成;情况2=》表示已经不需要该线程再去获取扩容空间了(其他线程已经帮忙扩容了) boolean finishing = false; //表示整个map的所有下标都有线程去帮忙扩容了,不需要你再去帮忙了 for (int i = 0, bound = 0;;) {//i表示扩容的桶位,bound表示该线程负责扩容的界限值。例如map长16,每个线程负责扩容步长为4,如果该线程是第一个参与扩容的线程,那么当前i和bound的值为15和12 Node<K,V> f; int fh; //这个while循环体的作用就是:获取当前线程负责扩容的区间,如果获取成功,就会给i和bound赋值 while (advance) { int nextIndex, nextBound; if (--i >= bound || finishing)//--i >= bound 这个如果成立,则说明该线程负责的区间还未扩容完成; advance = false; else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {//表示所有桶位都有线程负责扩容了。请看transferIndex的意义 i = -1; advance = false; } else if (U.compareAndSwapInt (this, TRANSFERINDEX, nextIndex, nextBound = (nextIndex > stride ? nextIndex - stride : 0))) { //这里就是去修改transferIndex这个变量,成功了则表示该线程拿到了扩容的区间范围 bound = nextBound; i = nextIndex - 1; advance = false; } } if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {//获取到扩容区间后,第一次走走这里是不会进去的 int sc; if (finishing) { //如果所有的节点都已经完成复制工作 就把nextTable赋值给table 清空临时对象nextTable nextTable = null; table = nextTab; sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);//扩容阈值设置为原来容量的1.5倍 依然相当于现在容量的0.75倍 return; } //sc - 1表示当前线程即将退出扩容,将自己减出去,在addCount方法的29行代码将该线程+1的; if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) { if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)//这个分支的意思就是,看sc有没有回到初始值,如果回到了初始值,就表示所有线程都已扩容完成;如果没有,则return,我的活干完了 return; //sc或SIZECTL这个值可以理解成记录有多少个线程来一起扩容的 finishing = advance = true;//如果上面return没执行,则表示所有扩容的线程都完成了,再次29行for循环时,就会去执行51行的那个分支,结束整个扩容 i = n; // 执行这句后,49行的i >= n 条件就会成立 } } //如果遍历到的节点为空 则放入ForwardingNode指针 else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) advance = casTabAt(tab, i, null, fwd); else if ((fh = f.hash) == MOVED) advance = true; // 这个是为了保险,判断当前桶位是否为ForwardingNode节点 else { //节点上锁 synchronized (f) { if (tabAt(tab, i) == f) { Node<K,V> ln, hn; //如果fh>=0 证明这是一个Node节点 if (fh >= 0) { int runBit = fh & n;//计算当head节点旧map中的运算结果,这个是一个比较依据,这个runBit也会改变的,90行 /**以下的部分在完成的工作是构造两个链表,这里转移和Hashmap是不同的, *这里有部分node节点是需要重新new出来再赋值放在新数组里面,这里为了减少垃圾的产生,提升效率,有部分node节点是不会重新新对象的; *那么哪部分node是不需要重新new的呢?这部分必定是再尾部,举例说明; *例如当前桶位有4个node对象的链表,如果第3个node对象在新map中计算的下标和旧map的下标不一样,并且第4个node对象在新map中计算的下标和第3个node对象的下标一样, *这样的话,从第3个下标的node对象开始到结尾,这段链表就不需要再new新的node对象了,具体的代码看86行和102行,这里的lastRun就是表示的是举例中的第3个node对象 */ Node<K,V> lastRun = f;//最终表示从哪个node对象开始不用重新new对象 for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {//这个循环就是为了找出lastRun int b = p.hash & n;//计算当node节点旧map中的运算结果 if (b != runBit) {//比较他俩是不是一样的,如果不一样,就换值,当最后一次进来后, runBit = b; //(接上行注释)则表示lastRun之后的节点和lastRun这个节点必定是再新Map的同一个下标中,这段链表的node就不会再new了 lastRun = p; } } if (runBit == 0) {//这里是判断上面循环完成后,runBit的值,如果等于0,则表示lastRun之后的所有node节点在新Map的下标位置不变 ln = lastRun; hn = null; } else { hn = lastRun;//这里则表示lastRun之后的所有node节点的下标在新MMap中是i+n这个下标,意思就是发生了位移 ln = null; } for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {//p != lastRun这个条件就可以看出我上面说的,lastRun之后的Node是不需要再new的了 int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val; if ((ph & n) == 0) ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);//这里都是头插法 else hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn); } //在nextTable的i位置上插入一个链表 setTabAt(nextTab, i, ln); //在nextTable的i+n的位置上插入另一个链表 setTabAt(nextTab, i + n, hn); //在table的i位置上插入forwardNode节点 表示已经处理过该节点 setTabAt(tab, i, fwd); //设置advance为true 返回到上面的while循环中 就可以执行i--操作 advance = true; } //对TreeBin对象进行处理 与上面的过程类似 else if (f instanceof TreeBin) { TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f; TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null; TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null; int lc = 0, hc = 0; //构造正序和反序两个链表 for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) { int h = e.hash; TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V> (h, e.key, e.val, null, null); if ((h & n) == 0) { if ((p.prev = loTail) == null) lo = p; else loTail.next = p; loTail = p; ++lc; } else { if ((p.prev = hiTail) == null) hi = p; else hiTail.next = p; hiTail = p; ++hc; } } //如果扩容后已经不再需要tree的结构 反向转换为链表结构 ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) : (hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t; hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) : (lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t; //在nextTable的i位置上插入一个链表 setTabAt(nextTab, i, ln); //在nextTable的i+n的位置上插入另一个链表 setTabAt(nextTab, i + n, hn); //在table的i位置上插入forwardNode节点 表示已经处理过该节点 setTabAt(tab, i, fwd); //设置advance为true 返回到上面的while循环中 就可以执行i--操作 advance = true; } } } } } }